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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 人臉識別系列四 | DeepID1算法 - BBuf的個人空間 -

前言：為什麼需要深入理解 DeepSeek-R1？ 在大模型快速迭代的今天，DeepSeek-R1 憑藉其推理增強能力和創新訓練範式成為行業焦點。作為深度求索推出的第一代推理專用大模型，它不僅在數學、代碼等複雜任務上性能對標頂級模型，更通過混合專家架構（MoE） 和無監督強化學習等技術，為大模型效率與能力平衡提供了新範式。 本文從基礎概念到核

redis , 架構 , 數據庫 , 程序人生 , aigc , chatgpt , 人工智能

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - Doris MCP Server 0.5.1 版本發佈

近日，Doris MCP Server 0.5.1 版本帶來了多項企業級數據治理與分析能力的功能升級，進一步提升系統穩定性與易用性，歡迎下載體驗。 項目地址：https://github.com/apache/doris-mcp-server 新增能力概覽 全局 SQL 超時配置增強：支持通過配置項統一控制所有 SQL 查詢超時時間，所有入口（MCP 工具、API、批量查詢等）均嚴格受控 解

數據庫 , apache

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seatunnel 頭像

SeaTunnel - （四）收官篇！從分層架構到數據湖倉架構系列：數據服務層和數據應用層及湖倉技術趨勢小結

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。 本文為系列文

大數據 , 開源軟件 , 數據庫 , 數據湖

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u_15147453 頭像

全極世界 - 5分鐘快速瞭解：大模型智能體RAG原理3步拆解-從檢索到生成，如何根治AI幻覺？

檢索增強生成（RAG）技術通過為大模型引入外部知識庫，已成為解決其知識侷限與幻覺問題的核心方案。本文將聚焦於RAG在大模型智能體中的應用，系統解析其從數據準備、智能檢索到答案生成的核心工作流程。文章將探討Agentic RAG如何通過自主決策優化傳統流程，並分析其在企業級應用中的實際價值與面臨的性能挑戰。 如果，你重金聘請的AI專家

機器學習 , 數據 , 數據庫 , 人工智能 , 迭代

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API插入Doc

本文介紹如何通過HTTP API向Collection中插入Doc。 説明 插入Doc時若指定id已存在，已存在的Doc不會被覆蓋，本次插入Doc操作無效。 插入Doc時若不指定id，則在插入過程中會自動生成id，並在返回結果中攜帶id信息。 前提條件 已創建Cluster：創建Clus

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 大模型

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vivotech 頭像

vivotech - vivo Celeborn PB級Shuffle優化處理實踐

作者： vivo 互聯網大數據團隊-Wang Zhiwen、Cai Zuguang vivo大數據平台通過引入RSS服務來滿足混部集羣中間結果（shuffle 數據）臨時落盤需求,在綜合對比後選擇了Celeborn組件，並在後續的應用實踐過程中不斷優化完善，本文將分享vivo在Celeborn實際應用過程中對遇到問題的分析和解決方案，用於幫助讀者對相似問題進行參考。 1分鐘看圖掌握核心觀

數據庫

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - Boost搜索引擎項目_limonp

前置內容 索引模塊 一、整體框架 1.整體架構目標 功能定位：提供一個輕量級、可嵌入的本地搜索引擎後端模塊。 輸入：原始文檔集合路徑（用於建索引）；用户查詢字符串（用於搜索）。 輸出：結構化 JSON 格式的搜索結果（含標題、摘要、URL、相關性權重等） 2.包含功能

redis , 初始化 , 搜索 , 數據庫 , Json

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - Java語言Web開發：使用Filter修改響應

在Java Web開發中，Filter（過濾器）可攔截請求/響應流程，修改HTTP響應 是其核心應用場景之一（如統一添加響應頭、修改響應內容、處理字符編碼等）。由於HTTP響應流默認是單向、不可重複讀取的，修改響應內容需藉助 HttpServletResponseWrapper 包裝器實現，以下是完整的實現思路、代碼示例和注意事項。 一、核心原理 Filte

MySQL , 緩存 , 數據庫 , JAVA , ide

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mangrandedanche 頭像

數據庫分享小北 - 《阿里雲 Data+AI：開啓數據智能新時代》電子書上線啦！

本書整理了阿里雲在Data+AI領域的最新實踐案例與深度洞察，涵蓋電商、遊戲、營銷、數字內容等多個行業的成功經驗，以及技術專家對數據庫與AI融合趨勢的專業解讀。 通過理論與實踐的結合，我們將共同探索Data+AI如何成為企業智能化轉型的核心驅動力，幫助每一位讀者找到屬於自己的數據智能之路。 現在，只需點此即刻搶先下載閲讀，開啓這場數據智能的探索之旅。不要錯過這個與行業前沿接軌、為企業發展賦能的寶貴

date , 數據庫 , 人工智能

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u_16213684 頭像

mob64ca14106f2f - 數據庫 - MongoDB在信息資源共享建設的應用實踐 - 個人文章

文章目錄 引言：政務數字化進程中的數據庫國產化挑戰 技巧挑戰深度解析：電子證照框架的核心痛點 1. 數據模型異構性挑戰 2. 高併發場景下的性能瓶頸 3. 大規模數據遷移的技術風險 金倉多模數據庫的技術解決方案 1. 多模數據存儲架構設計 2. 讀寫分離集羣架構

高併發 , 數據遷移 , 數據庫 , 前端開發 , Javascript

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kerrycode 頭像

瀟湘隱者 - Data Guard實時應用(Real-Time Apply)總結

實時應用(Real-Time Apply)概述 早期的數據庫版本,DG的備庫默認只應用歸檔日誌做MRP，備庫的數據同步只能在主庫發生日誌切換時。從Oracle 10g開始,提供了實時應用(Real-Time Apply)特性，有些文章/資料翻譯為[實時日誌應用]/[實時應用日誌].只要主庫產生的重作日誌直接經備庫的RFS進程寫入到備庫的standby redo log file,備庫的MRP進程（

數據庫

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲cdn:java解析apk獲取應用信息

下面給你一套在 Java 環境解析 APK 並提取應用信息 的“可落地”方案，覆蓋 包名/版本/SDK/權限/簽名證書 等核心字段，適合放到後台服務、上傳檢測、應用倉庫等業務鏈路中。🙂 目標：你通常要拿到哪些信息 span style="color:red"packageName/span（包名） span style="color:red"versionName/span / span

MySQL , 數據庫 , postgresql , sqlite , SQL

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u_15966245 頭像

UMail郵件系統 - 守護企業郵件安全：U-Mail郵件網關為高效溝通保駕護航

1987年9月14日21時07分，我國向海外成功發出了第一封電子郵件——“越過長城，走向世界”。這不僅是技術意義上的一次通信突破，更標誌着電子郵件時代正式進入中國。如今，電子郵件已成為企業開展對外業務不可或缺的橋樑，然而這座“橋樑”也給企業帶來了一些困擾——垃圾郵件，它們不僅侵佔郵件服務器的帶寬、拖累企業員工的工作效率，還會攜帶病毒與惡意程序，悄然威脅企業的信息安全。 面對氾濫成災

服務器 , 郵件服務器 , 數據庫 , 垃圾郵件

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collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】“國產金倉數據庫”從零開始

金倉數據庫管理系統KingBaseES（簡稱KES）是中電科金倉（北京）科技股份有限公司（簡稱電科金倉）研發的、具有自主知識產權的、獲得自主原創資質認證的通用數據庫產品。KingBaseES數據庫作為國產數據庫中非常重要的一員，其地位也非常的重要。這裏來介紹一下新上線的課程《國產金倉數據庫從零開始》。 點

oracle , 人大金倉 , yyds乾貨盤點 , 金倉數據庫 , 電科金倉 , 數據庫 , KingBase

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u_13360 頭像

level - mysql數據庫數據刪除怎麼恢復-mysql教程

文章目錄 一、使用備份恢復 二、使用二進制日誌（Binary Log） 三、使用InnoDB表空間恢復 四、使用第三方工具 預防措施 數據誤刪是一個嚴重的數據庫管理問題，但通過合理的備份策略和使用適當的恢復工具，可以有效地減少數據丟失的風險。 幾種常見的數據恢復方法：包括使用備份、二進制

數據 , MySQL , 二進制日誌 , 數據庫 , 後端開發 , harmonyos

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 10個關鍵技巧提升YashanDB的使用效率

在現代數據庫應用中，查詢速度和系統性能優化是提升業務響應能力的關鍵挑戰。YashanDB作為一款性能卓越的數據庫系統，如何合理配置和使用其多樣化功能，實現最優效率，成為用户關注的焦點。本文將圍繞YashanDB核心技術，探討十個提升其使用效率的關鍵技巧，幫助技術人員有效發揮數據庫潛力，優化數據庫操作效率。 合理選擇部署架構以匹配業務需求 YashanDB支持三種部署架構：單機(主備)、分佈式

數據庫

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u_16099170 頭像

編程小匠人之魂 - 要聞丨助推數據安全治理！請看金倉數據庫高分答卷

一、新能源的數據,到底有多"野"? 如果你沒在新能源行業待過,可能很難想象數據量能有多誇張。 我記得剛入行那會兒,去甘肅一個風電場出差。站在茫茫戈壁上,看着一台台白色風機緩緩轉動,當時覺得挺浪漫的。結果回到監控室一看傻眼了: 一台風機,每秒鐘產生幾十個數據點——風速、轉速、功率、温度、振動、偏航角度…整個風場100台機組,一天下

KingbaseES , KES , 金倉數據庫 , 電科金倉 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 void 關鍵詞的使用解析

JS 中 void 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 中，void是一個容易被忽略但功能獨特的一元運算符，核心作用是執行表達式並強制返回 undefined。無論右側表達式的返回值是什麼，void都會 “吞噬” 其結果，僅輸出 undefined。這個特性讓void在處理表達式執行、避免返回值干擾、創建無返回值的鏈接等場景中發揮關鍵作用，尤其在前端開發和函數式編程中，能解決

oracle , 運算符 , 賦值 , 數據庫 , 函數返回值

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 實時數據庫選型指南：全面解讀工業實時庫庚頓 vs TDengine

在工業互聯網與智能製造加速發展的今天，企業的數據量正呈爆發式增長。傳統的歷史數據庫在高併發寫入、分佈式架構、AI 原生能力等方面逐漸難以滿足需求。作為國產時序數據庫的代表，TDengine 以高性能、低成本、雲原生與智能化特徵，成為新一代工業數據底座的首選。 本系列嚴格基於公開資料與官方文檔，對國內外主流數據庫（包括 PI System、亞控、紫金橋、麥傑、力控、中控、庚頓）與新興國

實時數據庫 , 數據 , 時序數據庫 , 數據庫 , tdengine , hbase

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u_16099183 頭像

數據科學家 - shardingsphere VOLUME_RANGE config怎麼 配置

1.ShardingSphere sharding-jdbc後續發展為Sharding-Sphere，包含sharding-jdbc、Sharding-Proxy、Sharding-Sidecar。 1）概述：ShardingSphere是一套開源的分佈式數據庫中間件解決方案組成的生態圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Pr

MySQL , 雲計算 , 數據庫 , bc , 雲原生

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u_16099321 頭像

技術博客領航者 - sql server與kepserver的odbc

前一陣子做一個項目，就是把以前SqlServer的數據庫移植到Oracle中，要求是在原有代碼的基礎上修改，使應用程序可以同時運行在兩種不同的數據庫上。這是我第一次接觸用C#操作Oracle。走了不少彎路，現在把它記下來，也希望可以別人少走一些彎路。 1． Oracle中表名，字段名，存儲過程名，變量名不能超過30個字符串長度。 2． Oracle

存儲過程 , 空字符串 , 應用程序 , 數據庫 , SQL Server

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Robert.Yu 頭像

Robert.Yu - Hadoop 實戰：從Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量數據到 AI 決策的落地方法

Hadoop 實戰：從Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量數據到 AI 決策的落地方法 建議由CDH遷移到CMP 7.13平台（類Cloudera CDP，如華為鯤鵬ARM版）可以做到無縫切換平緩遷移 Hadoop 實戰：從 Hive、Impala 海量數據到 AI 決策的落地方法 一、引言：為什麼需要將 Hadoop 與 AI 決策結合？ 在當今企業數字化轉型的浪潮

數據庫

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mirrorship 頭像

鏡舟科技 - 鏡舟數據庫 TPC-DS 性能快報

鏡舟數據庫：極致性能，引領企業級分析新標杆 在數據驅動決策的時代，企業對數據分析平台的性能要求達到了前所未有的高度。毫秒級的延遲差異，可能直接影響商業洞察的效率和業務決策的質量。作為一款面向未來的企業級實時分析數據庫，鏡舟數據庫始終將極致性能作為其核心設計理念。 為了精確量化企業級產品的能力，鏡舟科技基於TPC-DS 基準測試集，對鏡舟數據庫與社區版 StarRocks 進行了同等條件下的深度性能

數據庫 , starrocks , 數據分析 , 數據湖 , olap

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十一天：數據庫連接與操作

📚 今日目標 學習連接不同類型數據庫（SQLite、MySQL、PostgreSQL） 掌握使用DBI和odbc包進行數據庫操作 學習使用dplyr操作數據庫 掌握SQL查詢與R代碼的整合 學習大數據處理策略和優化 🗄️ 第一部分：數據庫基礎 1.1 數據庫連接概述

數據庫 , AI寫作 , aigc , SQL

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